21 / 09 / 2020
  • Публикации
  • Проекты

В Ленинградской области появился инструмент для проектирования индивидуальной траектории развития ребенка

 

Индивидуальные траектории развития подростков — этот современный тренд уже становится нашей реальностью. В государственную информационную систему «СОЛО» («Современное образование Ленинградской области») встроили модуль для профориентации детей и подростков. Школьник проходит тестирование, не проанализировав результаты которого, для него подбирают образовательные программы, события и мероприятия, предлагают подходящие профессии и рекомендуют путь развития. Таким образом, для ребенка выстраивается индивидуальная траектория развития – по сути, таймлайн его движения к персональным жизненным целям. Эти цели представлены в специальном конструкторе, с помощью которого путь к их достижению, намеченный по итогам пройденных тестов, можно редактировать.


«СОЛО» построена на платформе «N3.Человеческий капитал». Платформа, разработанная компанией «Нетрика», создает общее поле для взаимодействия граждан, образовательных организаций, работодателей, центров занятости, кадровых агентств и органов власти. Платформа, устроенная как конструктор, содержит решения для детей и молодежи, предусматривающие развитие по индивидуальным траекториям, что делает обучение более гибким и эффективным. При подборе мероприятий, кружков, секций и программ для детей с ограниченными возможностями здоровья учитываются критерии доступности среды, а также технической, физиологической и методической доступности.


Еще один проект, действующий на базе «N3.Человеческий капитал» – интерактивная платформа «Мы Петербург», которая собирает на единой площадке прикладные сервисы для молодых петербуржцев. Эти сервисы связаны с участием в проектах и молодежных инициативах, подбором команды и единомышленников; поиском волонтерских программ, практик и стажировок.


Как подчеркнули в «Нетрике», разработчики стремятся анализировать собираемые на платформе данные при помощи технологий data mining, когда среди сложных для интерпретации данных выявляют важную и полезную информацию, позволяющую получить релевантный результат. Для анализа большого потока резюме и вакансий планируется начать технологии машинного обучения. Это позволит сопоставлять требования к кандидатам с их знаниями, умениями и навыками.

Источник: «Открытые системы»